具体描述
《基因表达谱数据挖掘方法研究》适合国内高校和科研院所生物和信息领域中从事生物信息学教学和研究的教师、高年级本科生、研究生和科技人员，对于其他与生物信息学研究有关及有志于从事这一领域研究的计算机科研人员也是必备的参考读物。基因表达谱数据挖掘可以帮助人们发现新的疾病亚型，提高复杂疾病诊断的正确率。因此，发展高效实用的基因表达谱数据处理方法具有十分重要的实际意义。《基因表达谱数据挖掘方法研究》首先介绍生物信息学中基因芯片和基因表达谱等一些基本概念，然后利用Re—lief、Fisher判别、Wilcoxon和Kruskal-Wallis秩和检验方法、信噪比方法、主成分分析方法、因子分析方法、独立分量分析方法、经典粗糙集和邻域粗糙集、人工神经网络和集成神经网络、小波包变换和离散余弦变换、遗传算法和遗传规划、流形学习、张量分析等方法，系统研究了基于基因表达谱的肿瘤亚型数据挖掘方法（包括特征提取与分类识别等）。设计多种基因表达谱分类识别算法，并结合SVM、NSC、FLDA、DLDA等多种分类器及集成分类器，进行大量的基因表达谱分类识别实验，以图和表的形式给出大量实验结果，同时对各种方法的性能进行比较。系统研究基于基因调控概率的肿瘤基因表达谱数据挖掘方法，结合Filter和Wrapper两种特征选择方法的优点，研究基于支持向量机和惩罚策略（SVPS）的肿瘤关键基因选择算法。设计基于标准遗传算法和多目标遗传算法的集成基因表达谱特征选择方法。
该书深入探讨了基因表达谱数据分析领域的重要方法论，系统阐述了从数据获取到结果解读的完整流程。其内容聚焦于当前研究中广泛应用的计算工具和技术手段，帮助读者理解复杂生物信息学流程。书中详细介绍了多种算法和统计模型，如差异表达分析、聚类方法以及多维数据降维技术，为科研人员提供了实用且科学的指引。同时，对于处理大规模基因组数据带来的挑战，书中系统讨论了数据预处理、噪声控制与结果验证的重要环节。 此外，本书不仅解析了现有方法的理论基础，还注重对最新研究进展和应用案例的总结。读者可以通过具体的实验设计步骤和分析流程，掌握如何从海量数据中提取有价值的生物学信息。内容涵盖数据标准化、特征选择与可视化技巧等关键环节，使其成为一本适用于不同层次研究人员的权威指南。 书中还特别强调了跨学科合作的重要性，结合计算机科学和分子生物学知识，为读者提供了一种全面理解基因表达谱分析的视角。通过系统性的学习与实践，本书旨在提升读者在相关领域的专业能力，并激发对新技术应用的探索欲望。 总体而言，该书以其详细、条理清晰和科学严谨的特点，适合希望深入理解基因表达研究方法的科研人员和学生。它不仅呈现了理论知识，更为读者提供了一套可操作的分析框架，使他们能够在实际工作中更好地应对复杂的数据挑战。这种全面且实用性的内容设计，使得书籍在该领域具有较高的参考价值。 通过这本书，读者将获得广泛而深入的知识储备，提升其分析基因表达谱数据的能力，同时也能为未来研究提供坚实基础。整个结构安排合理，语言流畅，内容丰富，使其成为学习和科研中的宝贵资源。 该书特别关注方法的可扩展性与适用性，力求为不同背景的读者提供贴心指导，并通过大量案例分析提升理解深度。这种全面覆盖且注重实用性的特点，使得内容不仅具有学术价值，更易于实际应用。读者将在阅读过程中获得明确的方向和清晰的思路，进一步推动自己的研究与探索。在系统学习中，这本书无疑是不可或缺的重要参考资料。
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